原文：[2210.08340] Toward Next-Generation Artificial Intelligence: Catalyzing the NeuroAI Revolution (arxiv.org)

机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系...

第一次写博客，这篇博客的目的是想分享和探讨一些在交互式推荐或者序列推荐问题中的一些关键痛点，其中最大的一个就是信息茧房问题。

机器学习火热的原因是：人类无论如何也做不到在短时间内实现从大量数据中自动地计算出正确结果的操作。

机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这个方向下的具体落地业务，必然将在人工智能发展周...

机器之心专栏作者：李永彬、惠彬原、黄非团队：达摩院-自然语言-对话智能团队如何将人类先验知识低成本融入到预训练模型中一直是个难题。达摩院对话智能团队提出了一种基于半监督预训练的新训练方式，将对话领域的少量有标...

来源：机器之心本文约7000字，建议阅读10+分钟本文会解释为什么深度学习的基础其实不同于统计学，甚至不同于经典的机器学习。深度学习和简单的统计学是一回事吗？很多人可能都有这个疑问，毕竟二者连术语都有很多相似的地方。...

“想要发一篇论文，怎么就那么难？”无论几岁的计算机视觉党，面对这样的灵魂拷问，很有可能都要陷入沉思。0-1岁的科研人要考虑的是， 谁来告诉我，哪个研究方向比较好，比较热门，比较不卷，比较好发论文。2岁以上的科研人已然入坑，一...

反向传播技术是深度学习的核心，驱动了AI在视觉、语音、自然语言处理、游戏、生物预测等诸多领域的成功。反向传播的运行机制是通过反向的方式计算预测误差对神经网络连接权重的梯度，并通过微调每一层的权重来减少预测误...

点击上方蓝字关注我们计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G一个简单、渐进、但必须知道的基线：用于Vision Transformer的自监督学习。尽管标准卷积网络的训练方法已经非常成熟且鲁棒，然而ViT的训练方案仍有待于构建，特别是...